专利摘要

本发明公开了一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其硬件系统包括：收集口1、方向控制器2、抽入式风机3、风机控制器4、摄像机支架5、摄像机6、小型计算机7、通风管8、冷凝室9、连接线10、可移动支架11。该系统通过摄像机对现场的工地状况自动提取图像，通过计算机建立的卷积神经网络模型实时识别热雾，当发现热雾时，根据热雾的方向和浓度，小型计算机控制方向控制器将收集口对准热雾，同时通过风机控制器开启并调整抽入式风机风量，将热雾吸入。摄像机实时提取热雾图像，当热雾消除后，计算机发出信号，控制抽入式风机控制器停止除雾。如果铲车的施工位置发生较大调整，通过移动可移动支架调整装置收集口方向。

权利要求

1.一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其硬件系统包括：收集口(1)、方向控制器(2)、抽入式风机(3)、风机控制器(4)、摄像机支架(5)、摄像机(6)、小型计算机(7)、通风管(8)、冷凝室(9)、连接线(10)、可移动支架(11)。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述摄像机(6)能自动采集、捕捉热雾图像，并通过连接线(10)与小型计算机(7)连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述摄像机支架(5)用于承载摄像机(6)并自动随摄像机(6)旋转、调整，所述摄像机支架(5)一端固定在抽入式风机(3)上方。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述小型计算机(7)固定在抽入式风机(3)上方，用于储存图像数据，并对图像样本处理、标记形成规范化的热雾图像样本库，同时通过连接线(10)控制方向控制器(2)和风机控制器(4)。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述小型计算机(7)搭建有基于热雾图像识别的卷积神经网络模型，并安装有计算及控制程序，根据卷积神经网络对实时图像的识别结果计算得到收集口(1)调整方向及风量调节大小，并得到控制指令，将收集口(1)调整方向传输给方向控制器(2)，将风量调节大小传输给风机控制器(4)。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述风机控制器(4)可以通过连接线(10)接受小型计算机(7)指令，启动和关闭抽入式风机(3)，并调节抽入式风机(3)风量。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述方向控制器(2)可以通过连接线(10)接受小型计算机(7)指令，调节收集口(1)所对应的方向。

8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述通风管(8)一端与抽入式风机(3)连接，另一端与冷凝室(9)连接。

9.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其特征在于，所述抽入式风机(3)正下方固定在可移动支架(11)上，其抽气端与收集口(1)连接，排气端与通风管(8)连接。

10.根据权利要求5所述的卷积神经网络模型，其特征在于，所述卷积神经网络模型经过训练后，可以对图像中是否存在热雾进行识别，并得到热雾处于图像中的位置以及热雾的浓度。

说明书

技术领域

本发明属于露天矿除雾技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统。

背景技术

在露天矿开采过程中，尤其在冬季，由于煤岩层内部温度相对较高，且煤岩层中含水量较多，在采煤过程中，高温水汽遇到外界冷空气气流液化成水雾。由于开采量较大且采场气流流场原因，产生的大量雾气留存于现场且长时间内无法消散，对现场的采装造成严重影响，由于浓雾影响降低了电铲司机视线从而降低采装工作效率，严重时还会危害了现场工人的人身安全及设备安全。因而有必要研发大型设备对现场开挖过程产生的热雾进行处理。而目前的现场除雾设备，依靠人力操纵，需要额外增加劳动力，且控制过程中风量的调节和除雾方向的控制较为困难，除雾效果不佳。

因而有必要设计一种露天矿除雾系统，自动调节除雾的方向以及风量，以高效、自动除雾。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统。

该系统通过摄像机对现场的工地状况自动提取图像，通过计算机建立的卷积神经网络模型实时识别热雾，当发现热雾时，根据热雾的方向和浓度，小型计算机控制方向控制器将收集口对准热雾，同时通过风机控制器开启并调整抽入式风机风量，将热雾吸入，由收集口经抽入式风机至通风管，最后到冷凝室。摄像机实时提取热雾图像，当热雾消除后，计算机发出信号，控制抽入式风机控制器停止除雾。如果铲车的施工位置发生较大调整，通过移动可移动支架调整装置收集口方向。

一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其硬件系统包括收集口、方向控制器、抽入式风机、风机控制器、摄像机支架、摄像机、小型计算机、通风管、冷凝室、连接线、可移动支架。

所述摄像机能自动采集、捕捉热雾图像，并通过连接线与小型计算机连接。所述摄像机支架用于承载摄像机并自动随摄像机旋转、调整，所述摄像机支架一端固定在抽入式风机上方。所述小型计算机固定在抽入式风机上方，用于储存图像数据，并对图像样本处理、标记形成规范化的热雾图像样本库，同时通过连接线控制方向控制器和风机控制器。所述小型计算机搭建有基于热雾图像识别的卷积神经网络模型。所述卷积神经网络模型经过训练后，可以对图像中是否存在热雾进行识别，并得到热雾处于图像中的位置以及热雾的浓度。所述小型计算机安装有计算及控制程序，根据卷积神经网络对实时图像的识别结果计算得到收集口调整方向及风量调节大小，并得到控制指令，将收集口调整方向传输给方向控制器，将风量调节大小传输给风机控制器。所述风机控制器可以通过连接线接受小型计算机指令，启动和关闭抽入式风机，并调节抽入式风机风量。所述方向控制器可以通过连接线接受小型计算机指令，调节收集口所对应的方向。所述通风管一端与抽入式风机连接，另一端与冷凝室连接。所述抽入式风机正下方固定在可移动支架上，其抽气端与收集口连接，排气端与通风管连接。

本系统的小型计算机主要完成以下步骤：

1、启动并确保方向控制器、抽入式风机、风机控制器、摄像机支架、摄像机、连接线正常工作，若有异常情况，则进行报警；

2、开启摄像机采集现场热雾图像，并通过连接线传输至小型计算机；

3、对图像进行预处理，并添加热雾是否存在标签，建立热雾图像样本库；

4、加载并训练卷积神经网络模型，对热雾图像进行识别。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

附图中：

图1为装置侧视图。

图中标号：1、收集口，2、方向控制器，3、抽入式风机，4、风机控制器，5、摄像机支架，6、摄像机，7、小型计算机，8、通风管，9、冷凝室，10、连接线，11、可移动支架。

具体实施方式

下面将对本发明实施例作进一步地详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统，其硬件系统包括：收集口1、方向控制器2、抽入式风机3、风机控制器4、摄像机支架5、摄像机6、小型计算机7、通风管8、冷凝室9、连接线10、可移动支架11。

所述摄像机6能自动采集、捕捉热雾图像，并通过连接线10与小型计算机7连接。所述摄像机支架5用于承载摄像机6并自动随摄像机6旋转、调整，所述摄像机支架5一端固定在抽入式风机3上方。所述小型计算机7固定在抽入式风机3上方，用于储存图像数据，并对图像样本处理、标记形成规范化的热雾图像样本库，同时通过连接线10控制方向控制器2和风机控制器4。所述小型计算机7搭建有基于热雾图像识别的卷积神经网络模型。所述卷积神经网络模型经过训练后，可以对图像中是否存在热雾进行识别，并得到热雾处于图像中的位置以及热雾的浓度。所述小型计算机7安装有计算及控制程序，根据卷积神经网络对实时图像的识别结果计算得到收集口1调整方向及风量调节大小，并得到控制指令，将收集口1调整方向传输给方向控制器2，将风量调节大小传输给风机控制器4。所述风机控制器4可以通过连接线10接受小型计算机7指令，启动和关闭抽入式风机3，并调节抽入式风机3风量。所述方向控制器2可以通过连接线10接受小型计算机7指令，调节收集口1所对应的方向。所述通风管8一端与抽入式风机3连接，另一端与冷凝室9连接。所述抽入式风机3正下方固定在可移动支架11上，其抽气端与收集口1连接，排气端与通风管8连接。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进与润饰，这些改进与润饰也应视为本发明的保护范围。

一种基于图像识别的露天矿自动除雾系统专利购买费用说明

Q：办理专利转让的流程及所需资料

A：专利权人变更需要办理著录项目变更手续，有代理机构的，变更手续应当由代理机构办理。

1：专利变更应当使用专利局统一制作的“著录项目变更申报书”提出。

2：按规定缴纳著录项目变更手续费。

3：同时提交相关证明文件原件。

4：专利权转移的，变更后的专利权人委托新专利代理机构的，应当提交变更后的全体专利申请人签字或者盖章的委托书。

Q:专利著录项目变更费用如何缴交

A：（1）直接到国家知识产权局受理大厅收费窗口缴纳,（2）通过代办处缴纳，（3）通过邮局或者银行汇款,更多缴纳方式

Q：专利转让变更，多久能出结果

A：著录项目变更请求书递交后，一般1-2个月左右就会收到通知，国家知识产权局会下达《转让手续合格通知书》。